——一周热点点评——

　　Matter正式在中国发布，首批互联互通产品公开

　　近日，CSA连接标准联盟在中国深圳举办了Matter发布活动，宣布 1.0 版本标准正式登场，同时首批支持 Matter 1.0 协议的 IoT 产品也将陆续上线。共计有190余款产品已经获得认证或正处在检测认证过程中，品类包括了自动百叶窗、专用传感器、环境温湿度计、智能插座、门锁、照明产品、网关、芯片平台和基于 Matter 的软件应用程序。

　　点评：任何的标准执行、技术推进都需要供应链上的每一个节点共同推进，Matter标准的推进并不容易，要实现不同设备间的互联互通，背后涉及到设备安全、企业差异化竞争等一系列挑战，也同样需要时间去探索、磨合。 Matter标准在中国市场的到来，有望推进国内IoT领域的生态重组，尤其对于智能家居领域而言，不论是IoT企业还是用户，大家都还是期待有大一统的标准协议来优化物联网设备间的互联互通。

　　《中国算力发展指数白皮书(2022年)》发布

　　日前中国信通院发布的《中国算力发展指数白皮书(2022年)》(以下简称《白皮书》)显示，2021年我国算力发展水平实现稳步提升，算力规模持续扩大。算力发展对我国GDP增长的拉动作用显著，2016年—2021年，我国算力规模平均每年增长46%，数字经济增长15%，GDP增长9%。2021年全球计算设备算力总规模达到615 EFlops，增速达到44%，预计2030年全球算力规模达到56 ZFlops，平均年增速达到65%。

　　点评：“东数西算”等系列工程的开启，对国内算力资源的发展起到了很大的推动作用。 算力作为数字经济时代新的生产力，对推动科技进步、行业数字化转型以及经济社会发展发挥着重要作用，伴随着各行各业数字化转型趋势的到来，算力已经深度融入到了互联网、电信、金融、制造等诸多行业，为各行业各领域的智能化改造和数字化转型提供了算力支撑。

　　旷视推出算法量产平台

　　近日，旷视推出了适配算法量产的 AI 基础设施——算法生产平台AIS(AI Service)。AIS基于旷视Brain++体系，构建了一套覆盖数据处理、模型训练、性能分析调优、推理部署测试等算法生产全链路的零代码、自动化的生产力工具平台。

　　点评：在推进AI落地过程中，高质量算法供应依然是一个大的难题，还是会面临行业数据匮乏、算法通用性低、IoT设备数量及种类剧增、算法供给质量参差不齐等现实问题，如何在有限的数据基础上提高算法的泛化能力也是目前AI企业在积极探索的方向。旷视算法量产平台出发点非常不错，不过后续需要突破的技术点也很多，包括如何针对诸多不同垂直行业场景训练较通用性的算法模型，又该如何实现对通用性和定制化需求的处理等等。

　　觉非科技完成新一轮近亿元战略融资

　　11月9日，“自动驾驶感知决策算法与数据服务商”觉非科技宣布完成近亿元新一轮战略融资。据悉，本轮融资将用于觉非自动驾驶融合计算新一代技术的研发与迭代，以及定点量产项目的持续交付。

　　点评：自动驾驶进入下半场后，量产落地能力将成为核心竞争因素。当量产进程加速，软硬件解决方案逐步解耦，软件开发与迭代需求也将迎来爆发性增长，产业亟需成熟的量产解决方案。觉非科技这家公司的核心竞争力就在于其拥有性能强大的融合计算技术能力，能够提供可适配于量产方案的产品组合，资本看中的也是用“数据驱动量产化”这个理念。

　　涂鸦智能2022年第三季度总收入4500万美元

　　11月10日，涂鸦智能公布截至2022年9月30日止季度的未经审计财务业绩，总收入为4500万美元，同比下降约47.4%;净亏损3260万美元。其中，物联网平台即服务(“PaaS”)收入为3090万美元，同比下降约57.4%;软件即服务(“SaaS”)及其他收入为890百万美元，同比增长约60.2%;

　　点评：涂鸦智能三季度的营收并不太乐观，营收和净利润双亏损，涂鸦解释主要由于物联网PaaS收入及智能设备分销收入减少，部分被SaaS及其他收入增加所抵销，但整体来看，增不抵减。作为物联网领域的头部企业，在当下IoT大热的市场背景下，涂鸦智能尽管经历了亏损上市，但短时间内还无法实现快速盈利，看来这家头部企业还是处在前期投入期，何时盈利，还是问号。从侧面也能反映出IoT平台企业的困境，面对市场多元化的需求，怎样的商业模式才能收获最大的赢面，这可能是涂鸦当下亟待解决的问题。

——前瞻观点——

　　从安防过去一般都是“看”、“管”着各种人员、区域等等的安全防范，到现在智慧物联、物联智控，则强调是连接与智能5G、AI、IoT、云计算、云存储、元宇宙这些新兴技术或领域。新技术带来新的需求，现实世界万物需要智能连接，各路大厂纷纷转型或触及物联网，智能物联、工业物联网，总之就是要连接，要智能，大家连接什么，做什么智能、智能到什么程度等等就会衍生出各种细分的赛道，这就是安防企业的“填空题”、“选择题”。

　　——深圳丽泽智能技术总监饶儒群

　　人工智能若要实现高质量发展，需要突破伦理规则和技术安全两大关键问题，“一是伦理规则建设。这涉及到人与人工智能之间控制权阈值如何设定、兜底机制如何设计等问题，需结合具体应用场景，打造可量化、可度量、可执行的具体标准，再落实到算法、代码层面。二是技术路径优化。在数据、算法、算力三大要素基础上，将知识要素融合进来，发展安全、可靠、可信和可扩展的第三代人工智能，不断提升人工智能的鲁棒性和可解释性，同时持续提高人工智能伦理安全、技术安全的敏捷测评水平，使之成为保障人工智能产业高质量发展的关键能力”。

　　——瑞莱智慧CEO田天